【python设计模式】13、策略模式

哲学思想：

策略模式是一种设计模式，它可以使得我们在程序中根据需要动态地选择算法的具体实现方式。策略模式的思想源于哲学中的“多元论”（pluralism）和“实用主义”（pragmatism）。

多元论认为，世界上存在着许多不同的观点和方法，没有一个固定的标准或者方法是绝对正确的。实用主义则认为，我们应该根据具体情况和实际需要选择最合适的方法，而不是一味追求理论上的完美。

在策略模式中，我们将每个算法实现封装成一个单独的类，这些类之间可以相互替换，从而实现动态选择算法的目的。这样做的好处是，我们可以在运行时根据具体情况选择最合适的算法，而不需要在编译时就确定使用哪个算法。这样的设计使得程序更加灵活、可扩展和可维护。

总之，策略模式的思想是在多元论和实用主义的基础上，通过将不同的算法实现封装成单独的类，实现动态选择算法的目的。这种设计思想可以使程序更加灵活、可扩展和可维护，从而更好地适应不同的实际需求。

简介：

策略模式（Strategy Pattern）是一种行为型设计模式，它允许在运行时动态地改变对象的行为。这种模式将不同的算法封装成独立的策略类，并使它们之间可以相互替换，从而使得算法的选择可以独立于使用它的客户端而变化。

策略模式包含三个角色：

1. 策略接口（Strategy Interface）：定义了算法的接口，具体的策略类需要实现这个接口。

2. 具体策略类（Concrete Strategy Class）：实现了策略接口定义的算法。

3. 环境类（Context Class）：持有一个策略类的引用，并且在需要时调用策略类中的算法。

使用策略模式可以使得代码更加灵活和可扩展，因为可以动态地切换算法而不需要改变客户端代码。同时，策略模式也可以避免大量的条件语句和switch语句，提高代码的可读性和可维护性。

优点：

1. 可以提高代码的灵活性和可扩展性。通过将算法封装成独立的策略类，可以在运行时动态地切换算法而不需要修改客户端代码。

2. 可以避免大量的条件语句和switch语句。如果不使用策略模式，可能需要编写很多条件语句或switch语句来处理不同的算法，这会使得代码变得复杂、难以维护和扩展。

3. 可以提高代码的可读性和可维护性。策略模式将算法的实现从客户端代码中分离出来，使得代码更加简洁、清晰和易于理解。

4. 可以支持不同的算法组合。通过将算法封装成独立的策略类，可以方便地实现不同的算法组合，从而满足不同的需求。

5. 可以提高代码的重用性。如果需要在不同的应用场景中使用相同的算法，可以将这些算法封装成独立的策略类，并在不同的应用场景中复用这些策略类。

缺点：

1. 增加了类的数量。策略模式需要定义多个策略类来实现不同的算法，这样就会增加类的数量，使得代码变得复杂。

2. 客户端需要了解不同的策略类。客户端需要知道不同的策略类，才能选择合适的算法，这可能会增加客户端代码的复杂性。

3. 策略模式可能会导致性能下降。如果使用策略模式来处理简单的算法，可能会因为多次调用策略类的方法而导致性能下降。

4. 策略模式可能会导致代码重构。如果需要添加新的算法，可能需要创建新的策略类，并修改环境类的代码，这可能会导致代码重构。

实际应用场景：

1. 电商平台优惠券：电商平台常常会推出各种优惠券活动，不同的优惠券有不同的优惠规则。使用策略模式可以将优惠规则封装成不同的策略类，用户可以根据需要选择不同的优惠策略。

2. 游戏 AI：游戏中的 AI 通常需要根据不同的情况选择不同的策略来进行决策。例如，在一个战略游戏中，AI 可以根据不同的战局情况选择不同的进攻策略或防守策略。

3. 订单处理：在订单处理系统中，不同的订单可能需要不同的处理策略。例如，某些订单需要进行人工审核，而另一些订单可以直接自动处理。使用策略模式可以将不同的处理策略封装成不同的策略类，并根据订单类型选择相应的策略类来处理订单。

4. 数据加密：在数据加密系统中，不同的加密算法可能具有不同的安全性和性能。使用策略模式可以将不同的加密算法封装成不同的策略类，用户可以根据需要选择不同的加密策略。

代码实现：

# 策略接口
class Strategy:
    def do_operation(self, num1, num2):
        pass

# 加法策略
class AddStrategy(Strategy):
    def do_operation(self, num1, num2):
        return num1 + num2

# 减法策略
class SubtractStrategy(Strategy):
    def do_operation(self, num1, num2):
        return num1 - num2

# 乘法策略
class MultiplyStrategy(Strategy):
    def do_operation(self, num1, num2):
        return num1 * num2

# 策略上下文
class Context:
    def __init__(self, strategy):
        self.strategy = strategy

    def execute_strategy(self, num1, num2):
        return self.strategy.do_operation(num1, num2)

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    num1, num2 = 10, 5

    add_strategy = AddStrategy()
    context = Context(add_strategy)
    result = context.execute_strategy(num1, num2)
    print(f"num1 + num2 = {result}")

    subtract_strategy = SubtractStrategy()
    context = Context(subtract_strategy)
    result = context.execute_strategy(num1, num2)
    print(f"num1 - num2 = {result}")

    multiply_strategy = MultiplyStrategy()
    context = Context(multiply_strategy)
    result = context.execute_strategy(num1, num2)
    print(f"num1 * num2 = {result}")

在上述代码中，我们定义了一个 Strategy 接口，该接口包含了一个 do_operation 方法，用于执行算法。然后，我们分别定义了加法、减法和乘法三种算法，并且让它们都实现 Strategy 接口。

接下来，我们定义了一个 Context 类作为策略的上下文，它接受一个具体的策略对象，并在执行 execute_strategy 方法时调用该策略对象的 do_operation 方法。

最后，在主程序中，我们分别使用加法、减法和乘法三种策略来执行一些数学运算，并输出运算结果。